计算机毕业设计：Python股票技术指标与智能预测平台 Flask框架 ARIMA 数据分析可视化大数据大模型（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈

采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，Vue 框架构建前端交互界面，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据，运用 ARIMA 时间序列预测算法进行股价预测，前端使用 Echarts 实现数据可视化。

功能模块

· 股票数据 K 线图
· 股票预测
· 日 K 线图、周 K 线图、月 K 线图
· 股市风向标
· 系统首页
· 股票信息

项目介绍

本系统基于 Flask 和 Vue 框架构建股票数据分析预测平台，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据。系统提供个股 K 线图（分时图、日/周/月 K 线），叠加均线并支持悬停查看详情；基于 ARIMA 时间序列算法对股价进行预测，以折线图对比实际值与预测值走势。股市风向标模块展示交易所公告、停牌信息及涨跌排行榜；股票列表支持按概念板块或代码筛选，查看实时交易数据与公司基本信息。系统帮助用户快速获取市场动态与个股分析结果。

2、项目界面

（1）股票数据K线图
该页面为股票数据分析预测系统的股票预测模块，展示了平安银行的日K线图，可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图，K线图叠加了多条均线并支持悬停查看单天数据，呈现股票价格走势与相关指标信息。

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（2）股票预测
该页面是股票数据分析预测系统中平安银行的股票预测模块，可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图，图中以折线形式对比展示了股票实际价格走势与预测价格走势，支持悬停查看单天的实际与预测数据，呈现股票价格的实际表现与预测结果对比。

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该页面为股票数据分析预测系统的股票列表及详情模块，左侧支持按概念板块或股票代码筛选股票，右侧弹窗可查看选中股票的实时交易数据，支持刷新获取最新数据，展示了个股的交易核心指标信息。

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（3）日K线图、周K线图、月K线图
该页面为股票数据分析预测系统的个股详情模块，展示了东方财富的日K线图，可切换分时图、日/周/月K线图及股票预测视图，K线图叠加了多条均线，支持悬停查看单天的交易数据，直观呈现股票价格走势与相关指标信息。

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（4）股市风向标：交易所公告、排行榜
该页面为股票数据分析预测系统的股市风向标模块，可按停牌、交易所公告、涨跌排行等标签切换查看，展示当日股票相关公告与市场动态信息，帮助用户快速获取股市资讯与动向。

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（5）系统首页
该页面为Python股票数据分析预测系统的首页，展示了系统机构框架，包含股票列表、股市风向标、龙虎榜及用户信息等模块，清晰呈现了系统各功能的分类与层级结构，帮助用户快速了解系统功能分布。

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（6）股票信息
该页面为股票数据分析预测系统的个股详情模块，展示了东方财富的公司基础信息，包括名称、交易所、成立日期、注册地址、概念板块及公司介绍等内容，帮助用户全面了解个股的背景信息。

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3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，Vue 框架构建前端交互界面，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据，运用 ARIMA 时间序列预测算法进行股价预测，前端使用 Echarts 实现数据可视化。

二、功能模块详细介绍

· 股票数据 K 线图
该页面展示个股的日 K 线图，可切换分时图、日/周/月 K 线图及股票预测视图。K 线图叠加了多条均线，支持悬停查看单天交易数据，直观呈现股票价格走势、成交量及相关技术指标信息，帮助用户进行技术面分析。

· 股票预测
该页面基于 ARIMA 时间序列预测算法，以折线图形式对比展示股票实际价格走势与预测价格走势。用户可切换不同视图，支持悬停查看单天的实际与预测数据，直观呈现模型预测效果，为投资决策提供趋势参考。

· 日 K 线图、周 K 线图、月 K 线图
该页面为个股详情模块，支持切换日 K 线、周 K 线、月 K 线及分时图。K 线图叠加多条均线，支持悬停查看详细交易数据，满足用户对不同周期的技术分析需求，全面呈现股价的历史波动规律。

· 股市风向标
该页面为股市风向标模块，可按停牌信息、深交所公告、上交所公告、周涨跌排行榜、月涨跌排行榜等标签切换查看。展示当日股票相关公告与市场动态信息，帮助用户快速获取股市资讯与热点动向。

· 系统首页
该页面展示了系统的整体机构框架，包含股票列表、股市风向标、龙虎榜及用户信息等核心模块的入口与分类。清晰呈现了系统各功能的层级结构，帮助用户快速了解系统功能分布并导航至目标模块。

· 股票信息
该页面展示个股的详细公司基础信息，包括股票名称、英文名称、成立日期、交易所、注册地址、注册资本、概念板块、组织形式、公司官网、联系电话及公司介绍等内容。帮助用户全面了解个股的背景信息与基本面情况。图示以东方财富（300059）为例，展示了其注册于深圳证券交易所、成立日期为2005年1月20日、注册资本86131.0万元等详细信息。

· 股票列表及详情
该模块左侧支持按概念板块或股票代码筛选股票，右侧弹窗可查看选中股票的实时交易数据，支持刷新获取最新数据。展示了个股的价格、涨跌幅、成交量、成交额等核心交易指标，方便用户快速定位和查看目标股票。

三、项目总结

本系统基于 Flask 和 Vue 框架构建股票数据分析预测平台，通过 IG507 金融数据接口获取实时股票数据。系统提供个股 K 线图（分时图、日/周/月 K 线），叠加均线并支持悬停查看详情，满足用户技术分析需求。基于 ARIMA 时间序列算法对股价进行预测，以折线图对比实际值与预测值走势，为投资提供趋势参考。股市风向标模块展示交易所公告、停牌信息及涨跌排行榜，帮助用户快速获取市场动态。股票列表支持按概念板块或代码筛选，查看实时交易数据与公司基本信息。系统整合了实时数据获取、技术指标可视化、时间序列预测及市场资讯展示，为股票投资者提供了全面的数据分析与决策支持工具。

4、核心代码


# coding:utf-8
# 股票信息查询逻辑处理

from common.Ig507Api import StockApi  # 开放接口
from models.StocksModel import StockModel  # 公司模型
from models.BaseModel import BaseModel
from models import db
import time


class StockService(object):

    @classmethod
    def init_all_stocks(cls):
        """
        获取市面股票最新数据，并更新数据库。数据量较大，需要花费2小时左右
        :return:
        """

        stock_list = StockApi.get_stock_list()
        for stock in stock_list:
            time.sleep(2)  # 限制请求频率
            stock_company = StockApi.get_company(stock['code'], stock['name'], stock['jys'])  # 获取公司详细信息
            sc = StockModel(code=stock_company['code'],
                            stockname=stock_company['stockname'],
                            jys=stock_company['jys'],
                            name=stock_company['name'],
                            ename=stock_company['ename'],
                            market=stock_company['market'],
                            idea=stock_company['idea'],
                            ldate=stock_company['ldate'],
                            sprice=stock_company['sprice'],
                            principal=stock_company['principal'],
                            rdate=stock_company['rdate'],
                            rprice=stock_company['rprice'],
                            instype=stock_company['instype'],
                            organ=stock_company['organ'],
                            phone=stock_company['phone'],
                            site=stock_company['site'],
                            post=stock_company['post'],
                            addr=stock_company['addr'],
                            oaddr=stock_company['oaddr'],
                            desc=stock_company['desc'])
            db.session.add(sc)
            db.session.commit()
            print(f"插入成功{sc.code}, {sc.stockname}, {sc.jys}")
        # 存储到数据库

    @classmethod
    def init_bases(cls):
        """
        更新数据库中的指数、行业、概念
        :return:
        """
        bases = StockApi.get_all_bases()
        for base in bases:
            sc = BaseModel(
                code=base['code'],
                name=base['name'],
                type1=base['type1'],
                type2=base['type2'],
                level=base['level'],
                pcode=base['pcode'],
                pname=base['pname'],
                isleaf=base['isleaf'],
            )
            db.session.add(sc)
            db.session.commit()
            print(f"更新成功 - {sc.code}, {sc.name}")
        # 存储到数据库

    @classmethod
    def init_stock_and_base(cls):
        bases = StockApi.get_all_bases()
        for base in bases[:2]:
            result = cls.query_base_by_level_and_pcode_and_type(base['level'], base['pcode'], base['type2'])
            print(result)

    @classmethod
    def query_base_by_level_and_pcode_and_type(cls, level_code: str = 0, pcode: str = None, types: str = None):
        """
        查询指数、行业、概念
        :param types: 类型
        :param pcode: 父节点
        :param level_code: 节点级别
        :return:
        """
        result = []
        if types is None:
            # 默认A股-分类板块
            types = 3
        filter_list = [BaseModel.level == level_code, BaseModel.type2 == types]
        if pcode is not None:
            filter_list.append(BaseModel.pcode == pcode)
        stock_bases = BaseModel.query.filter(*filter_list).order_by(BaseModel.level).all()
        # 转化json格式
        for item in stock_bases:
            result.append(item.to_json())
        return result

    @classmethod
    def query_stock_by_base(cls, tree_code: str = None, limit: int = 10, offset: int = 1):
        """
        根据指数、行业、概念分页查询股票
        :param tree_code:
        :param limit:
        :param offset:
        :return:
        """
        result = {'stocks': [], 'sum': 0}
        stocks = StockApi.get_stock_from_base(tree_code)
        t_stocks = []
        while len(stocks) != 0:
            t_stocks.append(stocks.pop(-1))
        if len(t_stocks) - offset <= limit:
            page_stocks = t_stocks[offset:]
        else:
            page_stocks = t_stocks[(offset - 1) * limit: offset * limit]
        result['stocks'] = page_stocks
        result['sum'] = len(t_stocks)
        return result

    @classmethod
    def query_stock_by_like(cls, stock_code: str = None, stock_name: str = None, limit: int = 10, offset: int = 1):
        """
        股票多条件模糊查询
        :param stock_code:
        :param stock_name:
        :param limit:
        :param offset:
        :return:
        """
        # 从数据库读取
        result = {'companies': [], 'sum': 0}
        companies = []
        companies_1 = StockModel.query.filter(StockModel.stockname.like("%" + stock_name + "%")).order_by(StockModel.code.asc()).limit(limit).offset(offset).all()
        companies_2 = StockModel.query.filter(StockModel.code.like("%" + stock_code + "%")).order_by(StockModel.code.asc()).limit(limit).offset(offset).all()
        companies.extend(companies_1)
        companies.extend(companies_2)
        _sum = StockModel.query.filter(StockModel.stockname.like("%" + stock_name + "%")).count()
        _sum = _sum + StockModel.query.filter(StockModel.code.like("%" + stock_code + "%")).count()
        # 转化json格式
        for item in companies:
            result['companies'].append(item.to_json())
        result['sum'] = _sum
        return result

    @classmethod
    def query_stock_company_by_code(cls, code: str):
        company = StockModel.query.filter(StockModel.code == code).first()
        if company is not None:
            return company.to_json()
        else:
            StockApi.get_company(code)